为您的 AI/ML 模型获取训练数据的 3 种简单方法

我们不必告诉你 人工智能训练数据对您雄心勃勃的项目的价值. 您知道，如果您将垃圾数据提供给模型，它们将产生一致的结果，而使用高质量数据集训练模型将产生一个能够提供准确结果的高效且自主的系统。

虽然这个概念很容易理解，但找到最有用的数据集源和数据来训练您的机器学习 (ML) 项目可能具有挑战性。

我们创建这篇文章是为了帮助企业找到满足其特定需求的有用解决方案。 无论您的项目是否需要：

• 最新来源的定制数据集
• 用于启动 AI 培训过程的通用数据
• 可能很难在网上找到的高度细分的数据集

对于您在本文中可能遇到的每个问题，我们都有解决方案。

让我们开始吧。

为您的 AI/ML 模型获取训练数据的 3 种简单方法

作为有抱负的数据科学家或 AI 专家，您可以从三个主要来源找到数据：

• 免费资源
• 内部来源
• 付费来源

1.免费资源

免费资源免费提供数据集（您猜对了）。 有几个流行的目录、论坛、门户、搜索引擎和网站可用于获取数据集。 这些来源可以是公开的、档案的、经过明确许可的数年数据后公开的数据。 我们在下面概述了免费资源示例的快速列表：

卡格尔——

数据科学家和机器学习爱好者的宝库。 使用 Kaggle，您可以为您的项目查找、发布、访问和下载数据集。 来自 Kaggle 的数据集质量好，有多种格式，并且易于下载。

UCI 数据库 –

自 1987 年以来，机器学习者和数据科学家一直在使用 UCI 数据库。该资源为特定项目提供领域理论、数据库、档案、数据生成器等。 UCI 数据库根据其问题或任务（例如聚类、分类和回归）进行分类和显示。

市场参与者数据来源 –

来自亚马逊 (AWS)、谷歌数据集搜索引擎和微软数据集等科技巨头的资源。

• AWS 资源提供已公开的数据集。 来自政府机构、企业、研究机构和个人的数据集可通过 AWS 访问，并在 AWS 内进行策划和维护。
• Google提供了一个 检索免费数据集的搜索引擎 与您的搜索查询相关。
• Microsoft 的开放数据存储库计划为数据科学家和机器学习者提供来自计算机视觉、NLP 等项目的数据集。

公共和政府数据集 –

公共数据集是一种重要的资源，可提供来自复杂网络、生物学和农业机构等行业的数据集。 类别按顺序排列整齐，便于快速查看，并可随时下载。 值得注意的是，一些数据集是基于许可证的，而其他数据集是免费的。 我们建议在下载数据集之前通读文档。

数据科学家通常会为其项目寻找可能受地域限制的历史数据。 在这种情况下，国际政府会维护有用的资源。 相关数据集可通过印度、美国、欧盟和其他国家/地区的政府网站获得。

免费资源的优点

• 不涉及任何费用
• 大量资源可用于查找相关数据集

免费资源的缺点

• 需要数小时的人工干预来浏览资源、下载、分类和编译数据集
• 数据标注过程仍然是手动任务
• 许可限制和合规性约束
• 查找相关数据集可能很耗时